• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.137-145
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• 2006

A user remembers a melody as not the combination of pitch and duration which is written in score but the contour which is composed of the relative pitch and duration. Because of the way of remembering a melody the previous Music Information Retrieval Systems which uses keyboard Playing or score as the main input melody are not easily acceptable in Query By Humming Systems. In this paper, we mention about the considerable checkpoints for Query By Humming System and previous researches. And we propose the feature extraction which is similar with the way of remembering a melody and similarity computation algorithms between melody in humming and melody in music. The proposed similarity computation algorithms solves the problem which can be happened when only uses the relative pitches by using relative durations.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.1
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• pp.69-77
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• 2021

This paper deals with the development of an application that converts the PDF music score entered by the user into a MIDI file of the chord the user wants. This application converts the PDF file into a PNG file for chord conversion when the user enters the PDF music score file and the chord which the user wants to change. After recognizing the melody of sheet music through image processing algorithm and recognizing the tempo of sheet music notes through deep learning, then the MIDI file of chord for existing sheet music is produced. The OpenCV algorithm and deep learning can recognize minim note, quarter note, eighth note, semi-quaver note, half rest, eighth rest, quarter rest, semi-quaver rest, successive notes and chord notes. The experiment shows that the note recognition rate of the music score was 100% and the tempo recognition rate was 90% or more.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.483-490
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• 2021

In order to learn an existing song and create a new song using an artificial neural network, it is necessary to convert the song into numerical data that the neural network can recognize as a preprocessing process, and one-hot encoding has been used until now. In this paper, we proposed a note embedding method using notes as a basic unit and a bar embedding method that uses the bar as the basic unit, and compared the performance with the existing one-hot encoding. The performance comparison was conducted based on quantitative evaluation to determine which method produced a song more similar to the song composed by the composer, and quantitative evaluation methods used in the field of natural language processing were used as the evaluation method. As a result of the evaluation, the song created with bar embedding was the best, followed by note embedding. This is significant in that the note embedding and bar embedding proposed in this paper create a song that is more similar to the song composed by the composer than the existing one-hot encoding.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.10-13
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• 2012

본 연구에서는 그 동안의 '7 시리즈 폴리리듬' 연구의 연장선상에서 폴리리듬 7 against 5를 다루려고 한다. 폴리리듬 7 against 5는 "기존의 5개의 동일한 길이의 음표가 진행하는 시간동안 7개의 동일한 길이의 음표(혹은 7개의 동일한 일련의 음표집합)가 동시에 연주되는 폴리리듬 이다"라고 간단히 설명할 수 있을 것이다. 이러한 폴리리듬 7 against 5 를 실제로 연주하는 것은 그 동안의 7 against 3나 7 against 4의 연구에서 살펴보았듯이 결코 쉽지 않다. 그러나 그 대략의 느낌이 어떠한 지는 본 연구에서 다루려고 하는 가상리듬을 통하여 알 수 있다. 본 연구에서는 7 against 5에 대한 간단한 가상리듬을 제시하고 그 의미와 새로운 가능성을 살펴보았다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.766-768
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• 2010

폴리리듬 7 against 3 는 "기존의 3개의 동일한 길이의 음표가 진행하는 시간동안 7개의 동일한 길이의 음표가 동시에 연주되는 폴리리듬 이다"라고 간단히 설명할 수 있다. 이러한 폴리리듬 7 against 3를 실제로 연주하는 것은 쉽지 않다. 그러나 그 느낌이 어떠한 지는 본 연구에서 다루려고 하는 가상리듬을 통하여 알 수 있다. 본 연구에서는 7 against 3 에 대한 몇 가지 가상 리듬을 단계별로 제시하고 그 새로운 가능성에 대하여 생각해 보았다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.11
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• pp.85-93
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• 2008

For music score recognition, several approaches have been proposed including shape matching, statistical methods, neural network based methods and structural methods. In this paper, we deal with recognition for low resolution images which are captured by the digital camera of a mobile phone. Considerable distortions are included in these low resolution images, so when existing technology is used, many problems appear. First, captured images are not stable in the sense that they contain lots of distortions or non-uniform illumination changes. Therefore, notes or symbols in the music score are damaged and recognition process gets difficult. This paper presents recognition technology to overcome these problems. First, musical note to head, stick, tail part are separated. Then template matching on head part of musical note, and remainder part is applied. Experimental results show nearly 100% recognition rate for music scores with single musical notes.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.410-414
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• 2008

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.29 no.2
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• pp.102-110
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• 2010

Music transcription is extracting pitch (the height of a musical note) and rhythm (the length of a musical note) information from audio file and making a music score. In this paper, we decomposed a waveform into frequency and rhythm components using Non-Negative Matrix Factorization (NMF) and Non-Negative Sparse coding (NNSC) which are often used for source separation and data clustering. And using the subharmonic summation method, fundamental frequency is calculated from the decomposed frequency components. Therefore, the accurate pitch of each score can be estimated. The proposed method successfully performed music transcription with its results superior to those of the conventional methods which used either NMF or NNSC.

• Proceedings of the KOR-BRONCHOESO Conference
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• 1977.06a
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• pp.6.1-6
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• 1977

Among the various audiometric test batteries, pure tone and speech audiometry was carried as routine. During the past 20 years, there have been works on speech word list for Korean language. As a preliminary work for standardization of Korean speech word list, the authors are intended to study on the factors of test methods with these proposal speech word lists. Now, authors has studied as followings methods and materials and the results were obtained as followings. A. Materials and Methods a. Word List 1. Paik Chun Kee (Paik) 2. Soh Jin Myoung (Soh) 3. Cynn Kyu Shik (Cynn) 4. Lee Jong Dam (Lee) 5. Hahm Tae Young (Hahm) b. Test Method 1. ascending 2. descending c. Test Material 1. live voice 2. Recorded male voice 3. Recorded female voice B. Results 1. Score of ascending method was better result than descending method. 2. Speech reception threshold and discrimination score were better in recorded female voice, live voice and recorded male voice in that order. 3. Speech reception thresholds among tested word lists were Hahm, Lee, Soh, Cynn and Paik in that order. 4. Discrimination score was highest with Cynn and Lee, Soh, Hahm, Paik in that order.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.425-437
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• 1997

본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.